Badanie mikroplastiku: Metody i pułapki

Lead: W laboratoryjnym szkle i solance

Pod dygestorium badacz wlewa gęsty roztwór chlorku cynku do słoika z osadami przybrzeżnymi i obserwuje, jak lżejsze drobiny wypływają na powierzchnię. Następnego dnia te wyodrębnione cząstki zostaną zabarwione, sfotografowane i poddane analizie w spektrometrach, które spróbują odczytać „chemiczne odciski palców” tworzyw sztucznych. Każdy krok — zastosowany odczynnik chemiczny do rozpuszczania materii organicznej, gęstość solanki, wybrany barwnik czy instrument do detekcji — może wpłynąć na to, które cząstki zostaną wyodrębnione, które policzone, a nawet na to, czy próbka zostanie w ogóle uznana za zawierającą mikroplastik.

Separacja i przygotowanie wstępne

Zanim możliwa będzie jakakolwiek identyfikacja, mikroplastik musi zostać uwolniony z matryc, w których się skrywa: piasku, osadu, alg lub tkanek zwierzęcych. Podstawowym podejściem pozostaje rozdział gęstościowy — dodanie roztworu soli, dzięki któremu polimery o niższej gęstości wypływają na wierzch. Badacze stosują różne sole: zwykłą sól kuchenną (NaCl) dla polimerów o niskiej gęstości oraz jodek sodu lub chlorek cynku dla gęstszych tworzyw, takich jak politereftalan etylenu (PET) i polichlorek winylu (PVC). Większe i lepiej zweryfikowane objętości solanek zazwyczaj pozwalają na odzysk szerszego zakresu gęstości polimerów, ale wiążą się z kompromisami w zakresie kosztów, toksyczności i usuwania odpadów. Kontrolowane testy wykazują, że roztwory o wyższej gęstości, takie jak ZnCl2 i NaI, dają systematycznie wyższy odzysk gęstych polimerów niż NaCl, jednak NaCl pozostaje atrakcyjnym rozwiązaniem w rutynowym, niskokosztowym monitoringu, ponieważ jest bezpieczniejszy i powszechnie dostępny.

Przesiew wizualny i barwienie

Po ekstrakcji wiele laboratoriów stosuje przesiew wizualny w celu selekcji cząstek. Barwienie czerwienią nilową — lipofilowym barwnikiem fluorescencyjnym — uwidacznia tworzywa sztuczne w świetle niebieskim, co może przyspieszyć liczenie i obrazowanie. Stosowana w kontrolowanych warunkach czerwień nilowa jest metodą szybką, niedrogą i czułą dla wielu polimerów i rozmiarów; została ona zaadaptowana do badania osadów, wód, a nawet niektórych próbek biologicznych. Jednak czerwień nilowa nie jest panaceum: barwi ona również pozostałości organiczne i może prowadzić do zawyżenia liczby cząstek, jeśli proces trawienia był niepełny, a jej czułość spada w przypadku bardzo małych fragmentów. Aby uzyskać wiarygodne wyniki, operatorzy muszą zatem łączyć barwienie z potwierdzającą analizą chemiczną.

Spektroskopia i obrazowanie

Ostateczna identyfikacja polimerów wymaga zazwyczaj zastosowania spektroskopii oscylacyjnej — spektroskopii w podczerwieni z transformacją Fouriera (FTIR) lub spektroskopii ramanowskiej — które odczytują drgania cząsteczkowe, tworząc „odciski palców” polimerów. Obrazowanie mikro-FTIR oraz mapowanie ramanowskie pozwalają identyfikować cząstki o wielkości zaledwie kilku mikrometrów, a w połączeniu z automatyczną analizą obrazu znacznie ograniczają subiektywizm analityka i czas badania. Technologie te różnią się jednak między sobą: metoda Ramana doskonale sprawdza się przy bardzo małych cząstkach i oferuje wysoką rozdzielczość przestrzenną, podczas gdy obrazowanie FTIR z wykorzystaniem matrycy detektorów (FPA) jest szybsze przy skanowaniu większych powierzchni filtrów. Zautomatyzowane platformy zwiększają szybkość kosztem potencjalnych wyników fałszywie dodatnich lub pomijania małych cząstek; staranna kalibracja, biblioteki wzorców i półautomatyczne schematy pracy często stanowią najlepszy kompromis między wydajnością a dokładnością.

Ilościowe metody termiczne

Tam, gdzie wymagane jest oszacowanie masy lub masy konkretnych polimerów, powszechnie stosuje się techniki termiczne, takie jak pirolityczna chromatografia gazowa sprzężona ze spektrometrią mas (Py-GC-MS). Metody te rozkładają termicznie polimery na charakterystyczne fragmenty, które są następnie rozdzielane i identyfikowane w celu określenia typu i masy polimeru. Py-GC-MS jest potężnym narzędziem do analizy ilościowej zawartości ogólnej oraz w przypadku złożonych matryc, gdzie spektroskopia pojedynczych cząstek jest niepraktyczna, ale posiada znane ograniczenia: interferencje matrycy mogą wytwarzać nakładające się produkty pirolizy i generować wyniki fałszywie dodatnie, szczególnie w przypadku polimerów takich jak polietylen, gdy próbki zawierają tłuszcze lub inne substancje organiczne. Ostatnie prace metodologiczne poprawiły strategie ekstrakcji i selekcji markerów, aby zredukować błędy i obniżyć granice wykrywalności, jednak technika ta wymaga rygorystycznych prób ślepych, kontroli dopasowanych do matrycy oraz ostrożnej interpretacji słabych sygnałów.

Kontrola jakości, zanieczyszczenia i powtarzalność

Analiza mikroplastiku jest wyjątkowo podatna na zanieczyszczenia — włókna z powietrza, syntetyczna odzież laboratoryjna i tworzywa sztuczne w materiałach zużywalnych mogą pojawiać się w próbach ślepych i zniekształcać wyniki. Wysokiej jakości badania obejmują zatem próby ślepe proceduralne, próby ślepe terenowe, testy wzbogacania i odzysku oraz powtórzenia procesowe w celu ilościowego określenia i skorygowania zanieczyszczeń oraz wydajności odzysku. Niedawne krytyczne głosy dotyczące głośnych badań tkanek ludzkich podkreślają wagę problemu: przy obecności interferencji matrycy i słabej kontroli zanieczyszczeń, sygnały chemiczne mogą być błędnie odczytane jako tworzywa sztuczne, co budzi wezwania do stosowania bardziej konserwatywnych metod i wspólnych standardów walidacji. Dziedzina ta szybko zmierza w kierunku obowiązkowych list kontrolnych jakości i porównań międzylaboratoryjnych, aby zapewnić porównywalność zbiorów danych.

Praktyczne zalecenia dla badaczy i programów monitoringu

Należy dostosować schemat pracy do matrycy i postawionego pytania badawczego. W przypadku badań plaż lub osadów mających na celu zliczenie cząstek >300 µm, prosta separacja gęstościowa NaCl wraz z sortowaniem wizualnym może być wystarczająca; dla kompleksowej inwentaryzacji polimerów lub pomiarów gęstych tworzyw należy stosować roztwory o wyższej gęstości i walidować je za pomocą eksperymentów z odzyskiem. Warto łączyć szybkie narzędzia przesiewowe — czerwień nilową lub obrazowanie wizualne — ze spektroskopią potwierdzającą dla weryfikacji podzbioru próbek. W ocenach opartych na masie należy stosować Py-GC-MS, ale w połączeniu ze ścisłymi kontrolami matrycowymi i konserwatywnymi zestawami markerów, aby uniknąć wyników fałszywie dodatnich. Należy raportować wskaźniki odzysku, wyniki prób ślepych i granice wykrywalności obok liczebności lub mas, aby czytelnicy mogli ocenić, jak wybór metod wpłynął na wyniki.

Kierunki rozwoju dziedziny

Automatyzacja, uczenie maszynowe i zharmonizowane standardy międzynarodowe zbiegają się, aby pomiary były szybsze i bardziej porównywalne. Postępy w obrazowaniu ramanowskim i FTIR oraz hybrydowe schematy pracy łączące spektroskopię pojedynczych cząstek z masowymi metodami termicznymi rozszerzają zarówno zakres detekcji, jak i pewność identyfikacji polimerów. Jednocześnie krytyczne przeglądy metodologiczne i porównania międzylaboratoryjne — w tym wysiłki na rzecz wyjaśnienia ograniczeń Py-GC-MS w matrycach biologicznych — zmuszają środowisko naukowe do przyjęcia surowszych procedur kontrolnych i jaśniejszego raportowania. Zmiany te mają kluczowe znaczenie: decydenci, naukowcy zajmujący się zdrowiem i opinia publiczna polegają na solidnych metodach, aby uzasadniać regulacje, oceniać ekspozycję i ustalać priorytety działań naprawczych.

Źródła

• Environmental Science & Technology (Hurley i in., 2018; walidacja metod dla złożonych matryc)
• University of Queensland (Rauert i in., 2025; skuteczność Py‑GC‑MS w ludzkiej krwi)
• Marine Pollution Bulletin (badania nad barwieniem czerwienią nilową)
• Analytical Methods oraz MethodsX (walidacje separacji gęstościowej i metoda przelewowa)
• Scientific Reports oraz Chemosphere (badania porównawcze dotyczące przygotowania wstępnego i roztworów gęstościowych)
• ACS ES&T Engineering (odczynnik Fentona i podejścia termiczne typu Fenton)